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Enregistrement W1998587456 · doi:10.1371/journal.pone.0121174

Online Health Check for Reducing Alcohol Intake among Employees: A Feasibility Study in Six Workplaces across England

2015· article· en· W1998587456 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchMedical Research CouncilAlcohol Research UKNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineEthnic groupContext (archaeology)Occupational safety and healthConfidentialityComputer-assisted web interviewingIntervention (counseling)Alcohol consumptionQuarter (Canadian coin)Environmental healthFamily medicinePsychologyNursingAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most hazardous and harmful drinkers are of working age and do not seek help with their drinking. Occupational health services are uniquely placed to universally screen employees across the range of socioeconomic and ethnic groups. The aim was to explore the feasibility and acceptability of offering electronic screening and brief intervention for alcohol misuse in the context of a health check in six different workplace settings. METHODS AND FINDINGS: Employees were recruited from six workplaces across England, including three local authorities, one university, one hospital and one petro-chemical company. A total of 1,254 (8%) employees completed the health check and received personalised feedback on their alcohol intake, alongside feedback on smoking, fruit and vegetable consumption and physical activity. Most participants were female (65%) and of 'White British' ethnicity (94%), with a mean age of 43 years (SD 11). Participants were mostly in Intermediate occupations (58%), followed by Higher managerial / professional (39%) and Routine and manual occupations (2%). A quarter of participants (25%) were drinking at hazardous levels (33% male, 21% female), which decreased with age. Sixty-four percent (n=797) of participants completed online follow-up at three months. Most participants were supportive of workplaces offering employees an online health check (95%), their preferred format was online (91%) and many were confident of the confidentiality of their responses (60%). Whilst the feedback reminded most participants of things they already knew (75%), some were reportedly motivated to change their behaviour (13%). CONCLUSIONS: Online health screening and personalised feedback appears feasible and acceptable, but challenges include low participation rates, potentially attracting 'worried well' employees rather than those at greatest health risk, and less acceptance of the approach among older employees and those from ethnic minority backgrounds and routine or manual occupations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle